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关于GIS的区域环境噪声分析

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  摘要:随着经济的快速发展,城市社会生活噪声污染也成为一个热点问题。噪声污染空间分布特别复杂,这就对监控造成了很多大的难题。笔者根据多年的工作经验对区域环境噪声进行了分析。
  关键词:环境噪声; GIS;环境评价; IDW
  中图分类号: P733.22文献标识码: A
  
  1、实验部分
  1. 1 研究方法
  根据某研究区域的地图和相关资料,对该区域地图进行扫描数字化,生成人行道缓冲区、住宅区、其他建筑区、教学行政区、车行道缓冲区、辅助线、辅助面等属性数据库。根据监测范围大小,用ArcGIS 工具将研究区域划分成等大的正方形网格(150m×150m) ,以网格点为基础布设35个监测点,生成格网层和监测点层。再利用GPS 定位寻找到准确的采样点,用声级计监测出对应点位的各个时段的等效连续A 声级,同时选择反距离加权数学模型进行内插,生成噪声等值线图与分布趋势图,使监测结果用图像可视化表达。
  1. 2 研究内容
  1)噪声监测
  根据《声环境质量标准》( GB 3096—2008),在无雨雪、无雷电天气,风速5. 0 m/s 以下,采用网格法对研究区域噪声状况进行监测。
  2)研究区监测点布控与数据获取
   在ArcGIS 平台下,对某区域地图进行扫描数字化并布设35个采样监测点,格网间隔设置为150m×150m,得到研究区域的监测点布控图,再用GPS准确定位这35个布控点,进行为期35d 的连续噪声监测。
  3)空间确定性插值
  确定性插值方法以研究区域内部的相似性或平滑度为基础,由已知样点来创建表面。ArcGIS有反距离加权插值(IDW)、全局多项式插值、局部多项式插值和径向基函数插值等方法。IDW插值法是基于相近相似的原理: 即2个物体离得越近,它们的性质就越相似,反之,相似性就越小。它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重就越
   样点在预测值的计算过程中所占权重的大小受参数p的影响,即随着采样点与预测值之间距离的增加,采样点对预测点影响的权重按指数规律减少。在预测过程中,各样点值对预测值作用的权重大小是成比例的,这些权重值的总和为1。随机取9个测点作为检验点,再将剩余26个测点分别取p = 1,2,3,4,5进行插值实验(表1) ,由计算得出p=1 时均方根误差最小,故p 值取1。
  表1不同p值噪声插值均方根误差分析
  
  4)噪声评价可视化效果表达
  利用ArcGIS 建立的空间数据库,将空间信息和属性信息一体化管理,生成网格监测点分布图、区域环境噪声分布等级图和等值线图等,从而实现区域环境噪声的可视化分析化效果,能更直观有效地反映区域噪声的分布特点。
  2、结果与分析
  2.1点噪声时间变化分析
  如果把校园视作一个城市小社会,有安静的教学区域、住宅和科研行政区域、居住和商业混杂区域以及受建筑施工工业噪声和交通噪声影响的区域,所以从本质上讲校园也是一个区域环境,可模拟城市声环境功能区进行评价分析。根据校园噪声监测数据,选取校园内代表不同声功能区的监测点,生成点噪声时间变化对比分析图(图1) 。从图2可以看出,在各个时段校园内噪声值最高的点都分布在靠近道路区域,另外由于学校正大门进行地铁施工,所以靠近此施工区域噪声值更高。根据《声环境质量标准》( GB3096—2008),学校应属于1 类声环境功能区,昼间噪声限值不能超过55dB,图2所示靠近道路和施工区噪声有所超标;住宅和商业混杂区噪声值居中且都在正午和傍晚达到最高,这是因为该时段属于下班和学生下课时间,人流量较多; 住宅区和教学区噪声Leq 值平均都在40 dB 左右。
  
  图1测点噪声时间变化分析
  2. 2 区域噪声污染等级图
  将所得的噪声监测数据按照对应的经纬度坐标保存,并通过公共字段与监测点及格网属性表分别进行链接,以各测点的平均等效连续A 声级值为基准值,进行IDW 内插,生成校园噪声等级图。
  2. 3 区域噪声等值线图
  等值线是将表面上相邻的具有相同值的点连接起来的线,通过研究等值线,可以获得表面值变化的基本趋势。在ArcMap 中,利用Surface /Contour 功能,生成区域噪声分布等值线图。
  2.4区域噪声叠置分析
  叠置分析是地理信息系统中用来提取空间隐含信息的方法之一。叠置分析时间代表不同主题的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面,叠置结果综合了原来多个层面要素所具有的属性。所以叠置分析不仅生成了新的空间关系,还将输入的多个数据层的属性联系起来产生新的属性关系。将噪声分布等级层和功能分区层进行叠置,得到研究区域噪声的叠置分析图。
  从整体来看,整个校园噪声超标率仅为6%,并且超标值均在7dB以内,主要分布于校园边缘地带,校内教学区与主要生活区的噪声基本处于40dB左右,校园声环境质量总体良好,适合教学和居住。
  2.5噪声冲击指数
  噪声冲击指数法( NII) 是国外推荐和用于评价城市环境质量的指数评价方法。该方法既考虑到主观因素和客观因素的综合,又将人口因素予以加权,最后以计权人口数与区域总人口数的比值表示噪声质量状况,不同噪声级下的计权因子见表2,
  表2 不同Ldn范围的计权因子
  
  噪声冲击的总计权人口数( LWP) 反映了噪声对人群的影响,NII反映了平均每个人受到的噪声冲击强度。NII可用作对声环境质量的评价和不同环境的相互比较,以及供城市规划布局中考虑噪声对环境的影响。
  结论
  借助GIS 平台,以实际噪声监测数据为基础,采用IDW 内插模型对某大学校园噪声分布进行了模拟分析,评价了某区域环境分布现状,得出校园总体声环境质量良好。研究表明,基于GIS的区域噪声分析与评价方法,其优点主要表现在: ①可方便地进行区域噪声网格布点,GPS定位快捷准确。②通过对原始底图数字化,准确地自动划分网格和标定监测点。③可将空间信息和属性信息叠置分析,并很好地实现了噪声时空分析的可视化表达效果,使噪声评价和研究更加准确和深入。另一方面,当前的研究工作还存在一些局限性。单纯依据了IDW插值数学模型,对噪声数据自身变化规律未作深入的分析探讨,使得噪声区域分布在某些区域可能会产生一定的偏差。所以如何构建更为完善的噪声模拟模型与GIS技术更好地相结合,将是今后工作的研究重点。
  参考文献
   [1]沈洪艳,刘劲松. GIS 在城市噪声区划中的应用[J]. 噪声与振动控制, 2000,2( 1) : 30-34.
   [2]杜培军,周廷刚. 3S 技术在城市环境管理中的应用[J]. 环境保护,1999( 3) : 3-4.
   [3]Paul L,Michael B. Spatial Analysis: Modelling in aGIS Environment[M]. Glasgow: Bell & Bain,1996.
   [4]汤国安,杨晰. 地理信息系统空间分析实验教程[M]. 北京: 科学出版社, 2006.

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